언어 모델링은 자연어 처리의 핵심 역할을 하며, 기계가 인간과 유사한 언어를 예측하고 생성하는 능력을 제공합니다. 이러한 모델은 통계적 방법에서 출발하여 신경망 구조를 거쳐 현재의 대규모 트랜스포머 기반 시스템으로 발전해왔습니다. 챗봇, 번역 도구, 텍스트 완성 엔진과 같은 다양한 응용 프로그램의 핵심 요소로 작용하고 있습니다. 최근에는 Meta AI 연구자들이 토큰 기반 트랜스포머를 능가하는 성능을 보이는 확장 가능한 바이트 수준 자기회귀 U-Net 모델을 소개했습니다. 이 모델은 언어 모델링 벤치마크에서 뛰어난 성과를 보여주었습니다.

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